Computer-assisted total knee replacement in patients with arthritis and a recurvatum deformity
Notice bibliographique
Résumé
We retrospectively reviewed the records of 1150 computer-assisted total knee replacements and analysed the clinical and radiological outcomes of 45 knees that had arthritis with a pre-operative recurvatum deformity. The mean pre-operative hyperextension deformity of 11° (6° to 15°), as measured by navigation at the start of the operation, improved to a mean flexion deformity of 3.1° (0° to 7°) post-operatively. A total of 41 knees (91%) were managed using inserts ≤ 12.5 mm thick, and none had mediolateral laxity > 2 mm from a mechanical axis of 0° at the end of the surgery. At a mean follow-up of 26.4 months (13 to 48) there was significant improvement in the mean Knee Society, Oxford knee and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index scores compared with the pre-operative values. The mean knee flexion improved from 105° (80° to 125°) pre-operatively to 131° (120° to 145°), and none of the limbs had recurrent recurvatum. These early results show that total knee replacement using computer navigation and an algorithmic approach for arthritic knees with a recurvatum deformity can give excellent radiological and functional outcomes without recurrent deformity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».